Product Management en la era de la Inteligencia Artificial: evolución, oportunidades y habilidades clave
Por Vanessa Amaya
Es innegable que la Inteligencia Artificial está teniendo un crecimiento impactante en Latinoamérica pero aún hay mucho por explorar y por crecer.
Al igual que la transformación digital, la Inteligencia Artificial tiene tanto el componente tecnológico como el componente cultural, con esto me refiero a que la tecnología puede estar disponible pero la cultura individual o empresarial no necesariamente está abierta al uso de nuevas tecnologías.
En este blog desarrollaré ideas y recomendaciones para aplicar IA dentro del Product Management particularmente en Productos Digitales que es donde más tengo experiencia.
La Inteligencia Artificial (IA) está redefiniendo la forma en que se desarrollan y gestionan productos digitales. Para los Product Managers, esto significa una evolución en sus habilidades, herramientas y enfoques. El reto es que no solo se trata de integrar IA en los productos, sino de transformar la manera en que colabora teniendo a la IA como aliada y también el cómo se prioriza, diseña y entrega valor al usuario.
La IA como Aliada del Product Manager
Aunque desarrollar productos digitales tiene que ver con creatividad y curva de aprendizaje tecnológica de las personas que desarrollan el producto, éstas personas pueden potenciar sus capacidades a través de la adopción de prácticas y de herramientas que automaticen partes de este maravilloso proceso creativo. Así que dentro de la transformación digital lo que se ha venido impulsando es dejar de depender de análisis manuales, mecanismos de retroalimentación del usuario que tomen mucho tiempo de obtenerse y poder lograr trabajo Iterativo incremental, ahora con la IA se tienen las siguientes ventajas.
Automatización del Análisis de Datos: Herramientas de IA pueden identificar patrones en datos de uso, ventas y comportamiento del usuario en cuestión de segundos.
Predicción de Tendencias: Pueden anticipar cambios en las preferencias del mercado, permitiendo una adaptación rápida.
Optimización de Backlog: La IA puede ayudar a desarrollar, priorizar historias de usuario y épicas con base en impacto y esfuerzo estimado.
Personalización de Experiencias: Desde chatbots inteligentes hasta recomendaciones hiperpersonalizadas, la IA potencia la experiencia del usuario final.
Lo que considero más importante es el desarrollo de todas las inteligencias, en este caso, usar la inteligencia artificial para que ésta aprenda y se fortalezca para ser mejor aliada conforme pase el tiempo pero también usar la inteligencia propia para aprender junto con la IA. Esto lo digo porque no recomiendo dejar a cargo a la IA o limitarse a hacer “copy-paste” porque de esta manera la única inteligencia que crece es la IA y la de las usuarios de la IA no.
Habilidades Claves para un Product Manager con IA
Adoptar la IA en la gestión de productos requiere un cambio de mentalidad y la adquisición de nuevas habilidades:
Comprensión de Modelos de IA: No necesitas ser un científico de datos, pero sí entender los principios básicos de Machine Learning y Deep Learning.
Aprender a preguntar: De por sí considero básico aprender a preguntar para la vida personal y profesional en general porque creo que suponer sin confirmar es una práctica ineficiente que hemos normalizado. La calidad de las respuestas va a depender mucho de la forma en la que se pregunte así que es indispensable aprender a preguntar dando contexto suficiente dentro de los prompts que se utilicen.
Gestión de Datos: Saber cómo recolectar, limpiar y utilizar datos para mejorar la toma de decisiones.
Estrategia de Producto Basada en IA: Identificar oportunidades para implementar IA en productos existentes o crear nuevos modelos de negocio.
Priorización con Algoritmos: Aplicar IA para gestionar backlogs de manera más eficiente. La IA nos puede ayudar a priorizar y profundizar sobre los criterios de priorización que se necesitan aplicar. No solo es priorizar sino defender la priorización obtenida, así que la IA nos puede ayudar a obtener tanto la priorización como los argumentos para respaldarla pero se necesita de un Product Manager que se atreva a tener conversaciones valientes para defender la priorización.
Ética y Transparencia en IA: Asegurar que el uso de IA respete la privacidad del usuario y no caer en riesgos al usar la IA. De este punto hablaré más a continuación.
Herramientas de IA: Públicas y Privadas
Las herramientas de IA pueden clasificarse en dos grandes categorías: públicas y privadas.
Herramientas de IA Públicas: Son accesibles a cualquier usuario y suelen estar basadas en la nube, como OpenAI, Google Bard, Microsoft Copilot y Hugging Face. Estas herramientas permiten experimentar con modelos avanzados de IA sin necesidad de una infraestructura propia.
Herramientas de IA Privadas: Son desarrolladas y gestionadas por empresas para su uso interno o por clientes con necesidades específicas. Ejemplos incluyen soluciones como IBM Watson, Amazon SageMaker y plataformas de IA propietarias integradas en software empresarial.
Si bien las herramientas públicas son más accesibles y escalables, también presentan riesgos en términos de seguridad y privacidad de datos.
Recomendaciones para Usar IA Pública sin Riesgos
El uso de IA pública puede ser una gran ventaja, pero es fundamental proteger la información confidencial del negocio. Algunas recomendaciones clave incluyen:
Evitar compartir datos sensibles: Nunca ingreses información confidencial, como datos de clientes, estrategias de negocio detalladas o código propietario en herramientas de IA pública.
Utilizar versiones empresariales: Muchas plataformas ofrecen versiones premium con mejores controles de seguridad y privacidad.
Configurar restricciones de acceso: Limitar el acceso de las herramientas de IA a los miembros del equipo que realmente las necesiten.
Validar las respuestas generadas: La IA no siempre es precisa; es importante verificar la información antes de utilizarla en decisiones críticas.
Usar IA pública para ideas, no para ejecución: Puede ser útil para lluvias de ideas y exploración de conceptos, pero no para manejar datos sensibles o decisiones de negocio.
Aplicación Práctica: La Evolución del Product Owner y del Backlog Manager
El Product Owner es una responsabilidad específica dentro del marco de trabajo Scrum, encargada de maximizar el valor del producto a través de la gestión del backlog y la colaboración con el equipo de desarrollo y los stakeholders. Esta responsabilidad implica una fuerte alineación con los principios ágiles y requiere habilidades estratégicas para priorizar de manera efectiva.
Por otro lado, Scrum o no Scrum, los equipos de producto siempre han necesitado de alguien que defina las funcionalidades y características con las que el usuario va a necesitar interactuar y debido a que todos los equipos tienen restricciones en su capacidad, se necesita de alguien que priorice con orientación a valor para maximizar los resultados. De manera general pues justo aquí es donde se han creado roles como Product Manager, Business Analyst, Desarrollador de negocios, Dirección comercial, es decir, todos los perfiles de negocio que pueden cubrir la responsabildad antes mencionada.
Entonces, para unificar este concepto, Backlog Manager es un nombre de rol más agnóstico que puede operar en distintos tipos de equipos, independientemente de si siguen Scrum u otros enfoques. Su responsabilidad es estructurar y mantener un backlog eficiente, asegurando que las iniciativas de producto estén bien organizadas, priorizadas y alineadas con los objetivos del negocio.
Con la introducción de la IA en la gestión de productos, ambos roles pueden beneficiarse enormemente de herramientas que automatizan la priorización, analizan datos de usuario y optimizan la toma de decisiones.
Conclusión
La IA no es una amenaza para los Product Managers; es una ventaja competitiva. Aquellos que aprendan a usarla a su favor podrán desarrollar productos más alineados con las necesidades del usuario, reducir riesgos y mejorar la eficiencia operativa.
Si quieres liderar la revolución del Product Management con IA, ahora es el momento de aprender. Prepárate con los cursos adecuados y transforma la manera en que creas y gestionas productos digitales.
Si te interesa leer más sobre este tema, te dejo este otro blog: Potenciando Scrum: IA para Scrum Masters y Product Owners
Si quieres convertirte en un Product Owner con habilidades de IA y certificarte con Scrum Alliance, el Curso de Scrum Product Owner con IA te proporcionará las bases de la gestión de producto en entornos ágiles, integrando las mejores prácticas para liderar equipos y maximizar el valor entregado.
Para aquellos que tengan o quieran ser un rol involucrado al product management y que no están en un equipo Scrum o que aún el marco Scrum no madura dentro de su equipo y desean dar un paso adelante y aprender a optimizar la gestión del backlog con IA, el Curso de Backlog Manager with AI Certified es la mejor opción. Este curso te enseñará cómo usar herramientas avanzadas para gestionar y priorizar iniciativas de producto de manera efectiva con el apoyo de la inteligencia artificial.
